[UI설계] 챗봇 기획하기

챗봇 기획은 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 제공하거나 특정 작업을 자동화하는 것을 목표로 합니다.

챗봇의 목적, 대상 사용자, 기능, 그리고 기술적 요구사항 등을 고려하여 상세한 기획을 세워야 합니다. 

 

1. 목표 설정

• 목적 정의: 챗봇의 주요 목적을 명확히 정의합니다.
  • 고객 지원 자동화
  • 제품/서비스 정보 제공
  • 예약/구매 프로세스 간소화
  • 엔터테인먼트 목적(예: 퀴즈, 게임)
• 성과 지표 설정: 챗봇이 달성해야 할 목표를 측정할 수 있는 지표를 설정합니다.
  • 고객 응답 시간 단축
  • 사용자 만족도 향상
  • 고객 전환율 증가

2. 대상 사용자 분석

• 사용자 유형 정의: 챗봇을 사용할 주요 사용자 그룹을 정의합니다.
  • 연령, 성별, 직업 등 인구통계적 정보
  • 기술 사용 능력 (고객의 IT 숙련도)
  • 필요와 요구사항 (예: 제품 구매, 정보 탐색)
• 사용 시나리오: 다양한 사용자 유형에 맞춘 사용 시나리오를 설계합니다.
  • 고객 지원: 사용자가 제품 관련 질문을 챗봇에 묻는 경우
  • 예약 서비스: 사용자가 챗봇을 통해 예약을 진행하는 경우
  • 정보 탐색: 사용자가 특정 정보를 빠르게 찾고자 하는 경우

3. 챗봇 기능 설계

• 핵심 기능:
  • 대화 처리: 사용자의 입력을 이해하고, 이에 적절하게 응답하는 기능.
  • FAQ 처리: 자주 묻는 질문을 데이터베이스에 저장하고, 빠르게 답변 제공.
  • 작업 자동화: 특정 프로세스를 자동으로 처리 (예: 주문, 예약, 결제).
  • 멀티미디어 처리: 이미지, 링크, 동영상 등 다양한 형태의 미디어를 지원.
  • 언어 지원: 여러 언어를 지원하거나, 특정 언어에 특화된 기능 제공.
• 부가 기능:
  • 감정 분석: 사용자의 감정을 파악하여 대화의 톤을 조정.
  • 사용자 데이터 수집: 대화에서 수집된 데이터를 기반으로 사용자 맞춤형 서비스 제공.
  • 통합 기능: CRM, 이메일, 소셜 미디어 등 외부 시스템과의 통합.

4. 대화 흐름 설계

• 대화 시나리오 작성: 사용자와의 다양한 대화 흐름을 시각화하고, 각 시나리오에 맞는 응답을 설계합니다.
  • 트리 구조: 사용자의 질문과 응답을 트리 형태로 구조화하여 흐름을 쉽게 파악할 수 있도록 설계.
  • Fallback 처리: 챗봇이 사용자의 질문을 이해하지 못할 때의 처리 방안.
  • 재미 요소 추가: 유머나 게임 요소 등을 추가하여 사용자 경험을 풍부하게.
• 대화 예제 및 스크립트: 실제 대화 예제를 통해 자연스러운 응답을 설계하고, 다양한 상황에 대응할 수 있는 스크립트를 작성합니다.

5. 기술적 요구사항

• 플랫폼 선택:
  • 웹 기반: 웹사이트에 직접 챗봇을 임베딩.
  • 모바일 앱: 기존 모바일 앱에 챗봇 기능 통합.
  • 메신저 플랫폼: 카카오톡, 페이스북 메신저, 텔레그램 등에서 운영.
• 기술 스택:
  • NLP 엔진: 자연어 처리(NLP)를 위한 엔진 선택 (예: Google Dialogflow, Microsoft Bot Framework, IBM Watson).
  • 데이터베이스: 사용자 데이터를 저장하고 관리할 데이터베이스 선택 (예: SQL, NoSQL).
  • API 통합: 외부 서비스와의 통합을 위한 API 설계 및 구현.
  • 보안: 사용자 데이터 보호를 위한 보안 조치 설계 (예: 암호화, 인증).

6. 테스트 및 론칭 계획

• 테스트 계획:
  • 기능 테스트: 각 기능이 의도한 대로 작동하는지 확인.
  • 사용자 테스트: 실제 사용자에게 테스트하여 피드백을 수집.
  • 부하 테스트: 여러 사용자가 동시에 이용할 때의 성능 평가.
• 론칭 및 유지보수:
  • 베타 론칭: 소규모 사용자 그룹에게 먼저 배포하여 초기 피드백을 수집.
  • 정식 론칭: 대규모 론칭 계획 수립.
  • 지속적인 업데이트: 사용자 피드백과 분석을 기반으로 챗봇을 지속적으로 개선.

7. 모니터링 및 분석

• 모니터링 도구: 챗봇의 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 도구 설정 (예: Google Analytics, Bot Analytics).
• 데이터 분석:
  • 사용자 행동 분석: 사용자의 대화 패턴을 분석하여 개선점 도출.
  • 응답 정확도 분석: 챗봇의 응답 정확도를 평가하고 개선.
  • 성능 지표: 응답 속도, 사용 빈도, 이탈률 등의 성과 지표를 지속적으로 분석.

8. 법적 및 윤리적 고려사항

• 개인정보 보호: 챗봇이 수집하는 데이터의 저장, 처리, 전송 과정에서 개인정보 보호법을 준수.
• 사용자 동의: 데이터를 수집하고 활용하는 데 있어 사용자에게 명확한 동의를 받음.
• 공정성과 투명성: 챗봇의 의사결정 과정에서 공정성을 유지하고, 사용자에게 투명하게 공개.

이러한 단계를 통해 챗봇을 기획하면, 사용자에게 가치 있는 경험을 제공할 수 있는 고품질의 챗봇을 구축할 수 있습니다.

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이마트 ssg.com 고객센터톡 예시

 

챗봇 기획

개인정보 수집 및 이용안내

초기 시작전 개인정보 수집에 동의하라는 모달 팝업이 뜹니다.

수집항목으로는 "대화내용"인것 으로 보아 챗의 기본인 대화에 대한 동의내용이 들어가는 것 같습니다.

 

챗봇 메인

고객센터톡 메인에는 00님 무엇을 도와드릴까요? 기본 멘트 이후 대 카테고리를 4개 보여줍니다.

(아마도 이 카테고리는 가장 문의가 많은 카테고리를 데이터에 의거하여 도출 되었을 것이라고 예상됩니다.)

​

만약 작은 회사나 신규 서비스등 데이터가 없다면 가장 많은 질문이 예상되는 카테고리를 임의로 도출하여 주면 됩니다.

 

이마트 고객센터 톡

 

주문상품을 클릭해 보겠습니다.

주문상품을 선택할 수 있는 하위 카테고리가 노출되고, 원하는 항목이 아니라면 홈으로 갈 수 있도록

"처음으로"버튼도 노출됩니다.

 

챗봇 기획

주문상품 선택 -> 최신 순으로 주문상품 이력을 보여주고 도움이 필요한 상품을 선택 할 수 있도록 상품마다

Radio버튼이 존재합니다.

 

챗봇 기획

 

특정 상품을 선택하면 채팅창에 해당 상품이 전달되고 해당 상품이 물고 있는 배송상태 정보를 노출합니다.

제가 선택한 상품을 이미 배송완료된 상품으로 배송상태 : 배송완료로 노출되고

"받아보신 상품의 신선 품질이 만족스럽지 않으셨나요?라는 귀결된 문장이 노출됩니다.

(대기업의 경우 마케팅팀 또는 윤문검수를 하는 팀이 별도로 있어서 고객에게 노출되는 모든 문구를 검수합니다.

해당 문구는 기획자가 작성한 문구 일수도 있지만 제 생각은 전문팀의 검수를 거친 것 처럼 판단됩니다.)

 

챗봇 기획

 

교환신청을 클릭하면 풀팝업 창이 호출됩니다.

교환을 원하는 상품을 checkbox로 노출했습니다.

다중 선택이 가능하다는 의미이고 "신선보장" 마크가 있는 제품중 신선하지 않다고 생각하는 모든 모든 상품을 선택 후

사진을 등록하면 교환신청 과정이 진행되는 것 같습니다.

 

챗봇 기획

상담사 문의 접수를 클릭하면 "어떤 도움이 필요한 상황인가요?라는 멘트와 함께 다양한 카테고리를 노출해줍니다.

챗봇 기획

 

A/S신청이 필요해요" 클릭하면 해당 문장이 선택되고 "상담사가 확인 후 답변"준다는 메시지와 함께

채팅이 끝납니다.

 

챗봇 기획

정리하여 보면, 이마트 챗봇의 6단계는 입니다.

 

챗봇 기획

 

사용자가 원하는 결과를 도출하기 까지 6단계로 정리한 것 같습니다.

제가 선택한 케이스가 그렇고 다른 케이스는 단계가 축소되거 늘어날 수 있지만 평균6단계로 잡았을 확률이 높습니다.

너무 단계를 축소하면 불명확하게 끝날 수도 있고 단계가 너무 늘어나면 사용자가 지루하다고 판단, 중도 이탈 할 수 있기 때문입니다.

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[ 챗봇 카테고리 로드맵]

다른 케이스 이지만 일전에 제가 챗봇을 기획할때는 아래 예시처럼 마인드맵을 그리면서 서로 연결되는 Flow를 설계했습니다.

챗봇 기획

 

[챗봇 카테고리별 알림]

챗봇의 경우 사용자가 카테고리를 선택할 때 마다 어떤 응대를 , 언제 할 것인가?에 대해 면밀히 설계되어야 합니다.

이렇게 설계 부분에서 디테일 할 수록 고객 접근성, 사용성이 용이합니다.

 

챗봇 기획

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기획은 검정색입니다.

"졸업 가운의 색이 검정인 이유는 검정이 성취와 권력의 색이기 때문입니다."

 

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